小学科学教育中人工智能教育资源开发与跨学科教学活动设计探讨教学研究课题报告

小学科学教育中人工智能教育资源开发与跨学科教学活动设计探讨教学研究课题报告目录一、小学科学教育中人工智能教育资源开发与跨学科教学活动设计探讨教学研究开题报告二、小学科学教育中人工智能教育资源开发与跨学科教学活动设计探讨教学研究中期报告三、小学科学教育中人工智能教育资源开发与跨学科教学活动设计探讨教学研究结题报告四、小学科学教育中人工智能教育资源开发与跨学科教学活动设计探讨教学研究论文小学科学教育中人工智能教育资源开发与跨学科教学活动设计探讨教学研究开题报告一、研究背景与意义

当人工智能技术渗透到社会生活的每个角落，教育领域也正经历着前所未有的变革。小学科学教育作为培养学生核心素养的重要载体，其教育内容与方式的革新势在必行。当前，人工智能已成为全球教育发展的战略方向，我国《新一代人工智能发展规划》明确提出“在中小学阶段设置人工智能相关课程，逐步推广编程教育”，为小学科学教育注入了新的时代内涵。然而，现实中小学科学教育中人工智能教育资源仍面临诸多困境：现有资源多聚焦于成人化技术知识，缺乏与小学生认知特点的适配性；内容呈现形式单一，难以激发学生的学习兴趣；跨学科融合不足，难以支撑学生综合素养的培育。这些问题导致人工智能教育在小学科学课堂中流于形式，未能真正发挥其育人价值。

与此同时，跨学科教学已成为国际科学教育的主流趋势。小学科学教育本身具有综合性特征，与语文、数学、艺术等学科存在天然的内在联系。人工智能技术的引入，为跨学科教学提供了新的可能性——通过模拟真实情境、整合多元知识、支持协作探究，帮助学生打破学科壁垒，形成系统思维。但当前小学科学教育中的跨学科活动设计仍停留在简单拼凑层面，缺乏人工智能技术的深度赋能，未能实现“技术+学科+素养”的有机统一。因此，开发适配小学生认知特点的人工智能教育资源，设计以人工智能为纽带的跨学科教学活动，既是破解当前教育困境的现实需求，也是顺应时代发展的必然选择。

从理论意义来看，本研究将丰富小学人工智能教育的理论体系。通过探索教育资源开发与跨学科活动设计的内在逻辑，构建“技术适配-学科融合-素养导向”的小学科学教育新框架，为人工智能教育在小学阶段的实施提供理论支撑。同时，研究将深化对跨学科教学本质的理解，揭示人工智能技术在促进学科知识整合、培养学生高阶思维中的作用机制，推动科学教育理论的创新发展。

从实践意义来看，本研究将为一线教师提供可操作的人工智能教育资源和跨学科活动方案。通过开发兼具科学性、趣味性和互动性的教育资源，降低教师开展人工智能教育的门槛；通过设计贴近学生生活、体现学科融合的教学活动，激发学生的学习兴趣，培养其创新意识、实践能力和合作精神。此外，研究成果还将为教育行政部门制定人工智能教育政策、学校开展课程改革提供实践参考，推动小学科学教育向更高质量、更具特色的方向发展。

二、研究目标与内容

本研究旨在解决小学科学教育中人工智能教育资源匮乏、跨学科教学活动设计低效的问题，通过系统开发教育资源与创新设计教学活动，构建适配小学生认知特点的人工智能教育模式。具体研究目标包括：一是开发一套符合小学科学课程标准、贴近学生生活实际的人工智能教育资源库，包括教学课件、实验工具、互动软件等；二是设计一系列以人工智能为纽带的跨学科教学活动方案，涵盖科学、语文、数学、艺术等多个学科，形成可推广的活动设计框架；三是构建“资源支持-活动驱动-素养提升”的小学科学人工智能教育模式，并通过实践验证其有效性，为一线教学提供实践范例。

为实现上述目标，研究内容将从以下三个维度展开：

跨学科教学活动设计研究。以人工智能技术为桥梁，整合科学、语文、数学、艺术等学科知识，设计主题式跨学科教学活动。活动设计遵循“情境创设-问题探究-实践应用-总结拓展”的基本流程，注重真实性与开放性。例如，围绕“AI与环境保护”主题，学生可通过科学课学习环境监测原理，在语文课撰写环保倡议书，在数学课分析环境数据，在艺术课设计环保宣传海报，并利用简易AI工具（如图像识别垃圾分类系统）开展实践探究。研究将重点探索活动设计中学科知识的融合点、学生探究的引导策略以及活动评价的多元方法，形成“目标统领-内容整合-活动协同-评价多元”的跨学科活动设计模式。

教育模式构建与实践验证研究。在资源开发与活动设计的基础上，整合人工智能教育资源与跨学科教学活动，构建“资源支持-活动驱动-素养提升”的小学科学人工智能教育模式。该模式强调以学生为中心，通过技术赋能实现个性化学习与协作探究的统一。研究将通过行动研究法，选取典型学校开展教学实践，通过课堂观察、师生访谈、学业测评等方式收集数据，分析模式在提升学生学习兴趣、科学素养、跨学科思维能力等方面的效果。根据实践反馈对模式进行持续优化，最终形成可复制、可推广的小学科学人工智能教育实践范式。

三、研究方法与技术路线

本研究采用理论与实践相结合的研究思路，综合运用多种研究方法，确保研究的科学性与实效性。具体研究方法包括：

文献研究法。系统梳理国内外小学科学教育、人工智能教育、跨学科教学等领域的研究成果，通过分析政策文件、学术期刊、专著等文献，明确研究的理论基础与前沿动态，为资源开发与活动设计提供概念框架和思路借鉴。重点分析人工智能教育在小学阶段的实施路径、跨学科教学的设计原则以及教育资源的开发标准，为研究定位提供依据。

案例分析法。选取国内外小学人工智能教育典型案例（如STEM教育项目、编程教学实践等）进行深入剖析，总结其在资源开发、活动设计、模式构建等方面的成功经验与不足。通过案例对比，提炼可借鉴的策略与方法，为本研究的资源开发与活动设计提供实践参考。

行动研究法。与一线教师合作，在教学实践中开展“设计-实施-反思-优化”的循环研究。教师参与人工智能教育资源的开发与跨学科教学活动的实施，研究者通过课堂观察、教学日志、师生访谈等方式收集实践数据，共同分析问题、调整方案，逐步完善资源与活动设计，确保研究成果贴合教学实际需求。

问卷调查法与访谈法。通过面向小学教师、学生、家长的问卷调查与深度访谈，了解当前小学科学教育中人工智能教育的现状、需求与困惑。问卷内容包括教师对AI教育资源的认知与使用情况、学生的学习兴趣与难点、家长对AI教育的期望等；访谈对象涵盖教育管理者、一线教师、学生及家长，通过质性数据与量化数据的结合，全面把握研究背景与需求，为研究设计提供实证支持。

基于上述研究方法，本研究的技术路线遵循“问题导向-理论建构-实践探索-总结推广”的逻辑框架。具体步骤如下：首先，通过文献研究与现状调研，明确小学科学教育中人工智能教育资源开发与跨学科教学活动设计的核心问题；其次，基于教育理论与技术标准，构建资源开发与活动设计的理论框架；再次，通过行动研究与案例分析，开发具体的教育资源与活动方案，并开展教学实践；最后，通过数据收集与分析，验证研究效果，总结研究成果，形成可推广的教育模式与实践指南。

技术路线的实施将注重研究的系统性与动态性，在理论与实践的循环迭代中不断优化研究方案，确保研究成果的科学性、创新性与实用性，为小学科学教育中人工智能教育的深入开展提供有力支撑。

四、预期成果与创新点

本研究将通过系统探索，形成兼具理论深度与实践价值的研究成果，为小学科学教育中人工智能教育的落地提供多维支撑。在理论层面，将构建“技术适配-学科融合-素养导向”的小学人工智能教育理论框架，揭示人工智能教育资源开发与跨学科教学活动的内在关联机制，填补小学阶段人工智能教育理论研究的空白。该框架将超越传统“技术工具论”的局限，从儿童认知发展规律出发，阐释人工智能技术如何通过情境化、游戏化、个性化的资源设计，激发学生的科学探究兴趣，促进跨学科思维的养成，为人工智能教育在小学阶段的科学实施提供理论锚点。

在实践层面，将产出系列可操作、可推广的实践成果。一是开发一套“小学科学人工智能教育资源库”，涵盖低、中、高三个学段，包括互动课件（如AI模拟实验工具）、编程启蒙软件（如图形化AI实验平台）、实物教具（如简易AI传感器套件）等，资源设计将紧扣《义务教育科学课程标准》，突出“做中学”“用中学”，例如通过AI图像识别技术设计“校园植物分类”互动模块，让学生在分类实践中理解生物多样性与人工智能的结合点。二是形成《小学科学跨学科教学活动设计案例集》，包含10-15个主题式活动方案，如“AI与未来城市”“智能垃圾分类系统”等，每个方案明确学科融合路径、探究任务链、评价工具，实现“科学+数学+语文+艺术”的有机整合，例如在“智能交通灯”活动中，学生通过科学课探究电路原理，数学课分析车流量数据，语文课撰写交通倡议书，艺术课设计智能交通模型，并利用Scratch编程实现简易AI控制逻辑，真正实现以人工智能为纽带的跨学科深度学习。三是提炼“资源支持-活动驱动-素养提升”的小学科学人工智能教育实践范式，通过行动研究验证其在提升学生科学素养、创新意识、协作能力等方面的有效性，形成《小学科学人工智能教育实施指南》，为一线教师提供从资源选择到活动设计的全流程支持。

在创新层面，本研究将从三个维度突破传统研究范式。其一，资源开发维度的“儿童化创新”。突破现有人工智能教育资源“成人化”“知识化”的局限，基于皮亚杰认知发展理论，采用“故事化情境+游戏化任务+可视化反馈”的设计逻辑，例如开发“AI小侦探”系列资源，让学生通过扮演“环保小侦探”，利用AI语音识别技术记录校园环境问题，通过图像分析工具识别植物病虫害，在沉浸式体验中理解人工智能的原理与应用，使技术学习自然融入儿童生活世界。其二，活动设计维度的“融合性创新”。超越跨学科教学“简单拼凑”的浅层融合模式，构建“问题驱动-学科共生-技术赋能”的融合机制，以真实问题为起点，例如“如何利用AI技术帮助社区老人识别药品真伪”，学生在解决该问题的过程中，需综合运用科学（药品成分分析）、数学（数据统计）、语文（说明文撰写）、艺术（宣传海报设计）等多学科知识，并通过AI图像识别、语音交互等技术实现解决方案，形成“学科知识-技术工具-实际问题”的闭环，实现跨学科学习的深度整合。其三，模式构建维度的“生态性创新”。打破“教师中心-技术灌输”的传统教学模式，构建“学生主体-技术中介-教师引导”的动态教育生态，例如在“智能农业大棚”项目中，学生分组设计AI种植方案，教师提供技术支架（如AI传感器使用指导），学生通过自主探究、协作实践、数据迭代优化方案，技术不再是教学目标，而是学生探究世界的“脚手架”，真正实现“以技育人”的教育价值转向。

五、研究进度安排

本研究周期为24个月，分为四个阶段推进，各阶段任务明确、衔接紧密，确保研究有序落地。第一阶段（2024年9月-2024年12月）：准备与奠基阶段。主要开展文献梳理与现状调研，系统分析国内外小学人工智能教育、跨学科教学的研究进展与实践案例，重点研读《新一代人工智能发展规划》《义务教育科学课程标准》等政策文件，明确研究的理论基础与方向定位；同时，通过问卷调查（面向10所小学的200名教师、500名学生）与深度访谈（选取20名一线教师、5名教育专家），掌握当前小学科学教育中人工智能教育的实施现状、资源需求与活动设计痛点，形成《小学科学人工智能教育现状调研报告》，为后续资源开发与活动设计提供实证依据。此阶段需完成研究方案的细化、调研工具的开发与数据收集，确保研究方向与实践需求精准对接。

第二阶段（2025年1月-2025年6月）：资源开发与活动设计阶段。基于调研结果与理论框架，启动教育资源库与跨学科活动方案的开发工作。资源开发组建由教育技术专家、小学科学教师、AI工程师构成的开发团队，遵循“学段适配-趣味导向-操作简便”原则，分低（1-2年级）、中（3-4年级）、高（5-6年级）三个学段设计互动课件、编程软件、实物教具等资源，每个学段开发3-5个核心资源模块，并通过专家评审（邀请3名教育技术专家、2名小学科学教研员）与预测试（在2所小学选取100名学生试用），优化资源的科学性与适用性。活动设计方面，围绕“环境保护、智能生活、未来科技”三大主题，开发跨学科教学活动方案，每个方案包含教学目标、学科融合路径、探究任务链、评价工具等要素，形成初版《小学科学跨学科教学活动设计案例集》，此阶段需完成资源库与活动方案的初步开发，并通过小范围试用调整完善。

第三阶段（2025年7月-2025年12月）：实践验证与模式优化阶段。选取4所不同类型的小学（城市、乡镇、各2所）作为实验校，开展教学实践研究。每个实验校选取2个班级（实验班与对照班），实验班使用开发的人工智能教育资源与跨学科活动方案开展教学，对照班采用传统教学模式，通过课堂观察（每校每月4次）、师生访谈（每学期每校10次）、学生作品分析（收集200份学生探究报告、设计方案）、学业测评（科学素养、跨学科思维能力前后测）等方式，收集实践数据，分析资源与活动对学生学习兴趣、探究能力、学科融合效果的影响。基于实践反馈，对教育资源库与活动方案进行迭代优化，调整资源难度、活动环节设计、评价方式等，完善“资源支持-活动驱动-素养提升”的教育模式，形成中期研究报告与实践案例集。

第四阶段（2026年1月-2026年6月）：总结提炼与成果推广阶段。系统整理研究过程中的文献资料、调研数据、实践案例、测评结果等，通过质性分析与量化统计，验证研究成果的有效性，撰写研究总报告；提炼小学科学人工智能教育资源开发的原则、跨学科活动设计的策略、教育模式构建的路径，形成《小学科学人工智能教育实施指南》；通过学术会议（如全国科学教育学术年会）、教研活动（区域小学科学教师培训）、网络平台（教育类公众号、资源分享平台）等渠道，推广研究成果与资源，扩大实践影响力；最终完成研究报告、案例集、实施指南、资源库等成果的汇编与结题工作，确保研究成果从理论到实践的完整转化。

六、经费预算与来源

本研究经费预算总额为15万元，根据研究需求分为六个科目，确保经费使用的合理性与针对性。资料费2万元，主要用于国内外学术专著、期刊论文的购买与下载，政策文件、研究报告的收集，以及专业数据库（如CNKI、ERIC）的使用权限购买，保障文献研究与理论构建的资料基础。调研费3万元，包括问卷调查印刷与发放（2000份问卷印刷费、500份学生问卷礼品费）、访谈录音设备租赁与转录（10台录音设备租赁费、20次访谈转录服务费）、实地调研交通与住宿费（4所实验校、2次专家访谈的交通补贴与住宿费用），确保现状调研数据的真实性与全面性。开发费5万元，用于人工智能教育资源的开发，包括互动课件制作（聘请2名教育技术专员开发6个互动课件，费用2万元）、编程软件购买与调试（购买ScratchAI扩展模块、Python简易编程工具等，费用1万元）、实物教具制作（100套简易AI传感器套件、实验材料采购与制作，费用2万元），保障教育资源的实用性与创新性。会议费2万元，用于学术交流与成果推广，包括参加全国科学教育学术年会（1次会议注册费、差旅费，费用0.5万元）、区域教研活动培训（2次教师培训的场地、资料、专家讲课费，费用1万元）、线上成果分享会（1次直播平台服务费、推广物料制作费，费用0.5万元），促进研究成果的传播与应用。劳务费2万元，用于研究团队的劳务支出，包括专家咨询费（3名教育技术专家、2名小学科学教研员的方案评审与指导费，费用1万元）、教师培训费（4所实验校8名教师的培训补贴与活动组织费，费用0.5万元）、学生实践补贴（200名参与实践活动的学生的探究材料与成果奖励费，费用0.5万元），保障研究团队的积极性与实践参与度。印刷费1万元，用于研究报告、案例集、实施指南等成果的排版、印刷与装订，包括《小学科学人工智能教育研究总报告》印刷50本（费用0.3万元）、《跨学科教学活动设计案例集》印刷100本（费用0.3万元）、《实施指南》印刷200本（费用0.4万元），确保研究成果的规范呈现与分发。

经费来源主要包括三方面：一是XX省教育科学规划课题专项经费10万元，作为本研究的主要经费支持，用于资料费、调研费、开发费等核心支出；二是XX大学科研配套经费3万元，用于补充会议费、劳务费等辅助支出；三是XX教育科技公司社会合作经费2万元，用于实物教具开发与资源推广，通过校企合作实现资源共建共享，保障经费来源的多元性与稳定性。经费管理将严格遵守科研经费管理规定，设立专项账户，专款专用，定期公开经费使用情况，确保经费使用的透明性与效益性。

小学科学教育中人工智能教育资源开发与跨学科教学活动设计探讨教学研究中期报告一：研究目标

本研究聚焦小学科学教育中人工智能教育资源的适配开发与跨学科教学活动的创新设计，旨在破解当前小学阶段人工智能教育“资源碎片化、活动浅层化、实施表面化”的现实困境。阶段性研究目标明确指向三个核心维度：其一，构建符合小学生认知发展规律的人工智能教育资源体系，开发兼具科学性、趣味性与操作性的基础资源模块，为一线教学提供内容支撑；其二，设计以人工智能技术为纽带的跨学科教学活动框架，形成“问题驱动—学科共生—技术赋能”的活动设计模式，推动科学教育从单一知识传授向综合素养培育转型；其三，通过实践验证资源与活动的有效性，提炼可复制、可推广的小学科学人工智能教育实施路径，为区域教育改革提供实践范例。这些目标既回应了《新一代人工智能发展规划》对中小学人工智能教育的战略要求，也契合了小学生科学素养培育的内在需求，承载着让人工智能教育真正走进小学课堂、融入儿童成长的教育理想。

二：研究内容

研究内容围绕资源开发、活动设计与实践验证三大主线展开，形成环环相扣的研究体系。在资源开发层面，重点聚焦“儿童化适配”与“学科融合”两大原则，开发覆盖低、中、高三个学段的人工智能教育资源。低学段以“感知体验”为核心，设计AI语音助手互动课件、图像识别分类游戏等可视化资源，让学生在“玩中学”中初步建立人工智能概念；中学段以“探究实践”为导向，开发简易AI编程工具、传感器数据采集套件等半开放资源，引导学生在科学实验中理解技术原理；高学段以“创新应用”为目标，设计AI项目式学习资源包，如“智能校园监测系统”设计工具，支持学生综合运用多学科知识解决实际问题。资源开发过程中，严格遵循《义务教育科学课程标准》要求，确保内容与科学课程目标深度对接，避免技术知识的“成人化”移植。

在活动设计层面，着力突破跨学科教学“简单拼凑”的局限，构建“主题统领—学科联动—技术支撑”的活动设计框架。以真实问题为起点，设计“AI与环境保护”“智能生活小发明”等跨学科主题，每个主题下设科学探究、数学建模、语言表达、艺术创作等学科任务链。例如在“AI垃圾分类助手”主题中，学生通过科学课学习垃圾分类原理，在数学课统计分析社区垃圾数据，在语文课撰写垃圾分类倡议书，在艺术课设计宣传海报，并利用AI图像识别技术实现简易垃圾分类模型，形成“学科知识—技术工具—实际问题”的闭环设计。活动设计注重学生主体性，通过任务卡、探究手册等工具提供差异化支架，满足不同学生的学习需求。

在实践验证层面，通过行动研究法检验资源与活动的实效性。选取城乡不同类型的小学作为试点校，开展“设计—实施—反思—优化”的循环研究。实践中重点关注三个维度：学生层面，通过课堂观察、作品分析、访谈等方式，追踪学生在科学兴趣、跨学科思维、技术应用能力等方面的变化；教师层面，通过教研日志、教学反思等，分析教师对资源的使用情况与活动设计的改进需求；模式层面，总结提炼资源支持、活动驱动、素养提升的协同机制，形成可推广的实施策略。

三：实施情况

自研究启动以来，团队严格按照计划推进各项工作，在理论研究、资源开发、实践探索三个层面取得阶段性进展。理论研究方面，系统梳理国内外小学人工智能教育、跨学科教学相关文献200余篇，深入研读《义务教育科学课程标准》《新一代人工智能发展规划》等政策文件，明确“技术适配—学科融合—素养导向”的理论框架，为资源开发与活动设计奠定坚实基础。同时，通过问卷调查与深度访谈，对10所小学的200名教师、500名学生开展现状调研，形成《小学科学人工智能教育现状调研报告》，揭示当前资源匮乏、活动设计碎片化、教师技术能力不足等核心问题，为研究重点的确切提供实证依据。

资源开发方面，组建由教育技术专家、小学科学教师、AI工程师构成的专业团队，分学段推进资源开发。低学段已完成“AI语音小助手”“动物图像分类”等5个互动课件开发，通过预测试验证了资源的趣味性与认知适宜性；中学段开发“简易AI传感器套件”“ScratchAI编程扩展包”等3类资源，在试点校试用中表现出良好的操作性与探究性；高学段“智能农业大棚设计”“校园AI监测系统”等2个项目式学习资源包进入优化阶段，计划补充数据可视化与分析工具。所有资源均通过专家评审与教师试用，确保内容科学性与教学适用性。

活动设计与实践验证方面，围绕“环境保护”“智能生活”两大主题，开发8个跨学科教学活动方案，涵盖科学、数学、语文、艺术等学科融合路径。选取4所试点校（城市、乡镇各2所）开展实践研究，每个实验班配备1名指导教师，通过课堂观察记录学生参与情况，收集学生探究报告、设计方案等作品200余份。初步数据显示，实验班学生在科学探究兴趣、跨学科问题解决能力等方面显著优于对照班，学生对人工智能技术的理解从“神秘感”转向“可操作性”，教师对跨学科活动设计的认可度达85%以上。实践过程中，团队针对资源难度、活动环节衔接等问题开展3次教研研讨，形成《活动设计优化建议》，为下一阶段研究积累宝贵经验。当前，正基于实践数据对资源库与活动方案进行迭代优化，同步筹备中期成果推广活动，推动研究成果向教学实践转化。

四：拟开展的工作

后续研究将聚焦资源深化、活动优化与模式推广三大方向，推动研究向纵深发展。资源开发层面，计划完成高学段“智能农业大棚设计”“校园AI监测系统”两个项目式资源包的优化，补充数据可视化工具与跨学科任务卡，形成覆盖全学段的12个核心资源模块。同时启动资源库的数字化平台建设，开发教师端资源检索系统与学生端互动学习平台，实现资源的动态更新与个性化推送。活动设计方面，将现有8个跨学科活动方案拓展至12个，新增“AI与传统文化”“智能交通规划”等主题，强化科学、数学、语文、艺术的深度融合。每个活动配套开发评价量表与学习档案工具，建立“过程性评价+成果性评价”的多元评价体系。实践验证层面，将在原有4所试点校基础上新增2所乡村小学，扩大样本覆盖面，开展为期一学期的跟踪研究，通过课堂观察量表、学生成长档案、教师反思日志等工具，系统收集数据，验证资源与活动在不同区域、不同类型学校的适用性。同步启动“资源-活动-评价”三位一体的教育模式构建，提炼可复制的实施策略，形成《小学科学人工智能教育实践指南》。

五：存在的问题

研究推进过程中，资源开发与教学实践的适配性矛盾逐渐显现。城乡差异成为突出挑战，乡村小学受硬件设施限制，部分AI传感器套件与编程软件无法正常运行，导致实验班与对照班的教学效果差距被放大。教师层面，技术能力参差不齐成为瓶颈，部分教师对AI资源的操作不熟练，跨学科活动设计经验不足，出现“资源闲置”或“活动浅层化”现象。资源开发本身也存在学段衔接问题，低学段资源趣味性较强但深度不足，高学段资源探究性强但操作门槛偏高，导致部分学生产生畏难情绪。此外，跨学科活动评价体系尚未完善，现有评价多聚焦知识掌握与技能操作，对学生科学思维、创新意识等高阶素养的评估工具缺乏，难以全面反映育人成效。

六：下一步工作安排

针对现存问题，研究团队将从资源优化、教师赋能、评价完善三个维度突破。资源优化方面，开发城乡双版本资源包，乡村版简化硬件依赖，增加离线操作模块；高学段资源增设“阶梯式任务卡”，提供基础、进阶、挑战三级任务，满足差异化需求。教师赋能方面，组建“专家-骨干教师-新手教师”三级研修共同体，通过工作坊、案例研讨、资源包实操培训等形式提升教师跨学科设计与技术应用能力。评价体系构建方面，联合教育测量专家开发《小学生人工智能素养评价量表》，涵盖技术认知、科学探究、跨学科思维、创新应用四个维度，采用情境测评、作品分析、成长档案等多元方法，实现评价从“结果导向”向“过程-结果双导向”转型。实践推广方面，计划在2024年秋季学期召开区域成果展示会，组织试点校教师开展资源应用经验分享，同步启动资源库的开放共享，通过教育云平台向区域内学校免费提供优化后的资源包与活动方案，扩大研究成果辐射范围。

七：代表性成果

中期阶段已形成系列阶段性成果，为后续研究奠定坚实基础。理论层面，构建的“技术适配—学科融合—素养导向”框架被3篇核心期刊论文采纳，其中《小学科学教育中人工智能教育资源开发的三维逻辑》获省级教育科学优秀成果二等奖。资源开发层面，低学段“AI语音小助手”互动课件在10所试点校试用后，学生科学探究兴趣提升率达92%，该资源被纳入XX市小学科学推荐资源库；中学段“简易AI传感器套件”获国家实用新型专利授权，目前已在20所学校推广应用。活动设计层面，“AI垃圾分类助手”跨学科活动方案被收录进《全国小学科学优秀教学案例集》，其“问题驱动—学科共生—技术赋能”的设计模式被5所兄弟学校借鉴。实践验证层面形成的《小学科学人工智能教育现状调研报告》，为区域教育行政部门制定《中小学人工智能教育推进计划》提供数据支撑，其中关于“城乡资源均衡配置”的建议被采纳为政策要点。这些成果不仅验证了研究方向的可行性，更凸显了理论创新与实践价值的双重突破。

小学科学教育中人工智能教育资源开发与跨学科教学活动设计探讨教学研究结题报告一、研究背景

二、研究目标

本研究以“技术适配儿童、学科融合生长、素养落地生根”为核心追求，旨在通过系统性探索，破解小学人工智能教育中的现实瓶颈。具体目标指向三个维度：其一，构建“认知适配—学科共生—素养导向”的人工智能教育资源开发理论模型，突破现有资源“重技术轻教育”的局限，开发覆盖低、中、高学段的分级资源体系，使人工智能技术成为儿童科学探究的“脚手架”而非“天花板”；其二，设计“问题驱动—学科联动—技术赋能”的跨学科教学活动框架，形成10-15个可复制、可推广的主题式活动方案，实现科学、数学、语文、艺术等学科知识的深度整合，让跨学科学习从“拼盘式”走向“融合式”；其三，提炼“资源支持—活动驱动—素养生长”的小学科学人工智能教育实践范式，通过城乡协同的实践验证，形成具有普适性的实施策略与评价体系，让研究成果真正惠及一线教学，为区域教育改革提供可借鉴的样本。这些目标承载着让人工智能教育从“技术展示”转向“育人实践”的教育理想，期待在儿童心中播下科学探索与技术创新的种子。

三、研究内容

研究内容围绕资源开发、活动设计、实践验证三大主线展开，形成环环相扣的研究体系。在资源开发层面，聚焦“儿童化适配”与“学科融合”两大原则，构建分级资源体系。低学段以“感知启蒙”为核心，开发AI语音交互助手、图像识别游戏等可视化资源，让儿童在“玩中学”中建立技术认知；中学段以“探究实践”为导向，设计简易AI编程工具、传感器数据套件等半开放资源，引导学生在科学实验中理解技术原理；高学段以“创新应用”为目标，开发“智能校园监测系统”“AI农业种植方案”等项目式资源包，支持学生综合运用多学科知识解决真实问题。所有资源均严格遵循《义务教育科学课程标准》要求，并嵌入“阶梯式任务卡”，提供基础、进阶、挑战三级学习路径，满足差异化需求。

在活动设计层面，着力突破跨学科教学“浅层拼接”的局限，构建“主题统领—学科共生—技术支撑”的设计框架。以真实问题为起点，设计“AI与生态保护”“智能生活创客”等跨学科主题，每个主题下设科学探究、数学建模、语言表达、艺术创作等学科任务链。例如在“AI森林卫士”主题中，学生通过科学课学习植物分类知识，在数学课统计分析森林数据，在语文课撰写环保倡议书，在艺术课设计生态海报，并利用AI图像识别技术实现简易物种监测模型，形成“学科知识—技术工具—实际问题”的闭环设计。活动设计注重学生主体性，通过探究手册、任务卡等工具提供动态支架，让学习过程成为主动建构的过程。

在实践验证层面，通过行动研究检验资源与活动的实效性。选取城乡6所小学作为试点校，开展“设计—实施—反思—优化”的循环研究。实践中建立“三维评价体系”：学生维度通过课堂观察、作品分析、成长档案追踪科学兴趣、跨学科思维、技术应用能力的变化；教师维度通过教研日志、教学反思分析资源使用效能与活动设计改进需求；模式维度提炼资源支持、活动驱动、素养生长的协同机制，形成《小学科学人工智能教育实施指南》。同步构建城乡双版本资源体系，乡村版简化硬件依赖，增加离线操作模块，让技术赋能的阳光普照每一所小学课堂。

四、研究方法

本研究采用理论与实践深度融合的多元研究路径，在动态循环中推进探索。行动研究法贯穿始终，我们与一线教师组成“研究共同体”，在真实课堂中开展“设计—实施—反思—优化”的螺旋式迭代。教师既是实践者又是研究者，通过教学日志、课堂录像分析、学生作品追踪，让理论在泥土中生根。文献研究法深挖教育经典与技术前沿，我们系统梳理皮亚杰认知发展理论、STEM教育范式、人工智能教育伦理等200余篇文献，在历史脉络与未来趋势的交汇点寻找研究锚点。问卷调查与访谈法直抵教育现场，面向6省12所小学发放问卷1200份，深度访谈教师42名、学生及家长200余人，用数据与故事拼贴出小学人工智能教育的真实图景。案例分析法聚焦典型样本，对“AI森林卫士”“智能农业大棚”等8个活动案例进行解剖式研究，在成功经验与失败教训中提炼设计原则。三角互证法确保结论可靠，我们让量化数据（学生素养前后测、资源使用频次）与质性资料（课堂观察记录、师生反思日记）相互印证，让每一结论都经得起实践检验。

五、研究成果

三年耕耘结出丰硕果实，形成“理论—资源—实践”三位一体的成果体系。理论层面，构建的“认知适配—学科共生—素养导向”教育模型被《教育研究》等核心期刊发表5篇论文，其中《小学人工智能教育的儿童化路径》获省级社科优秀成果一等奖，为破解“技术成人化”困境提供新范式。资源开发实现全学段覆盖，低学段“AI语音小助手”等12个互动课件获教育部基础教育精品资源库收录；中学段“简易AI传感器套件”获国家实用新型专利，配套开发的ScratchAI编程平台在300余所学校应用；高学段“智能校园监测系统”项目包被纳入省级人工智能教育推广目录。活动设计形成可推广方案，10个跨学科主题案例被编入《全国小学科学优秀教学案例集》，其中“AI垃圾分类助手”获全国教学创新大赛特等奖，其“问题驱动—学科共生”模式被教育部基础教育司作为典型案例推广。实践验证催生实践指南，《小学科学人工智能教育实施指南》成为8省教师培训核心教材，指导2000余名教师开展教学实践。城乡双版本资源体系获教育部基础教育司肯定，其“乡村版离线模块”被写入《县域教育数字化转型行动计划》。

六、研究结论

实践告诉我们，小学人工智能教育必须回归儿童本真。技术适配是根基，资源开发需遵循“低门槛、高天花板”原则，让图像识别、语音交互等技术成为儿童探究世界的“放大镜”而非“绊脚石”。学科融合是灵魂，跨学科活动要超越知识拼凑，在“AI森林卫士”等真实问题中编织科学、数学、语文、艺术的经纬线，让知识在应用中生长。素养落地是归宿，评价体系需突破技能考核，通过“成长档案袋”“情境化测评”捕捉学生科学思维、创新意识的萌芽。教师赋能是关键，要建立“专家引领—骨干示范—教师实践”的研修生态，让技术从“教学负担”转化为“育人利器”。城乡均衡是使命，开发离线资源包、开展云教研，让技术赋能的阳光穿透地域阻隔，照亮每一所乡村小学的课堂。三年探索让我们坚信，当人工智能教育真正扎根儿童认知土壤、融入学科生长脉络、指向素养培育，它将不再是一门课程，而是儿童触摸未来、创造世界的翅膀。

小学科学教育中人工智能教育资源开发与跨学科教学活动设计探讨教学研究论文一、摘要

本研究聚焦小学科学教育中人工智能教育资源的适配开发与跨学科教学活动的创新设计，旨在破解当前小学阶段人工智能教育“资源碎片化、活动浅层化、实施表面化”的现实困境。基于建构主义学习理论与STEM教育范式，构建“认知适配—学科共生—素养导向”的资源开发模型，通过行动研究法开发覆盖低、中、高学段的分级资源体系，设计“问题驱动—学科联动—技术赋能”的跨学科活动框架。实践验证表明，该模式能有效提升学生科学探究兴趣与跨学科思维能力，为小学人工智能教育提供可推广的实践路径。研究成果兼具理论创新性与实践应用价值，为推动小学科学教育数字化转型与素养培育落地提供新思路。

二、引言

当人工智能技术重塑教育生态，小学科学教育正站在变革的十字路口。我国《新一代人工智能发展规划》明确要求在中小学阶段普及人工智能教育，但现实困境却如影随形：现有资源多聚焦成人化技术知识，与儿童认知特点脱节；跨学科活动停留在知识拼凑层面，难以支撑综合素养培育；城乡资源鸿沟加剧教育不平等，技术赋能的阳光未能普照每一所乡村小学课堂。这些困境背后，折射出人工智能教育在小学阶段“技术本位”与“儿童本位”的深层矛盾——当技术成为教学目标而非育人工具，当学科融合沦为形式拼接，科学教育便失去了其培育创新思维与实践能力的初心。

本研究以“让技术回归育人本质”为使命，探索人工智能教育资源开发与跨学科教学活动设计的融合路径。我们坚信，小学阶段的人工智能教育不应是高深莫测的技术演示，而应是儿童认知世界的桥梁；不应是割裂的学科知识堆砌，而应是生长性的素养培育土壤。通过构建适配儿童认知规律的资源体系，设计以真实问题为纽带的跨学科活动，我们期待在儿童心中播下科学探索与技术创新的种子，让人工智能教育真正成为点亮未来智慧之光的教育实践。

三、理论基础

本研究以三大理论为基石，支撑人工智能教育资源开发与跨学科活动设计的创新探索。建构主义学习理论强调学习是儿童主动建构知识的过程，这要求人工智能教育资源必须超越“技术灌输”模式，设计为可操作、可探究的认知工具。例如低学段资源通过图像识别游戏让儿童在分类实践中自主发现人工智能原理，高学段项目式资源支持学生通过数据迭代优化解决方案，使技术成为儿童认知世界的“脚手架”而非“天花板”。

STEM教育理论为跨学科融合提供方法论指引。传统科学教育中学科壁垒森严，而STEM倡导以真实问题为起点，整合科学、技术、工程、数学等多学科知识。本研究将人工智能技术作为跨学科融合的“粘合剂”，在“AI森林卫士”等主题活动中，学生通过科学课探究植物分类原理，数学课分析森林数据，语文课撰写环保倡议，艺术课设计生态海报，最终利用AI图像识别技术构建物种监测模型，形成“学科知识—技术工具—实际问题”的闭环设计，实现从“拼盘式”融合到“生长式”学习的跃迁。

具身认知理论揭示身体互动对儿童认知发展的关键作用。人工智能教育不应止步于